Las finanzas tradicionales, las criptomonedas y la inteligencia artificial están convergiendo para transformar el sistema financiero y nuestra relación con el dinero. Gran parte de los debates financieros recientes se han centrado en cómo colaboran las finanzas y las criptomonedas, y en cómo la infraestructura cripto puede respaldar a la IA; sin embargo, el cambio más profundo vendrá de la combinación de estos tres pilares. Desde nuestra perspectiva, esta gran convergencia modificará tanto la infraestructura sobre la que operan las finanzas como la interfaz mediante la cual las utilizamos. Nuestro primer Informe de Convergencia analiza los primitivos financieros detrás de esta evolución, junto con los datos y cifras sobre la adopción de tecnología blockchain e IA por parte de las instituciones de finanzas tradicionales (TradFi). Todas las afirmaciones cuentan con fuentes rigurosamente verificadas.
Cifras clave sobre la magnitud de La Convergencia.
Introducción a La Gran Convergencia
La rápida evolución de los activos digitales, en paralelo con una explosión cámbrica de agentes de IA de alto rendimiento, ha sentado las bases para disrumpir las finanzas globales. Las stablecoins y los activos tokenizados permiten que el software transfiera fondos, liquide operaciones y mueva garantías bajo reglas predefinidas, mientras que la IA puede interpretar la intención del usuario y coordinar esas actividades en un sistema financiero fragmentado. A medida que estas capacidades se combinen, esperamos que los agentes se conviertan en nuestra principal interfaz financiera: las personas indicarán qué quieren lograr en lugar de operar cada servicio por su cuenta.
Los activos programables ya representan reservas de valor considerables: el 23 de septiembre de 2026, RWA.xyz registró aproximadamente $306.3bn en capitalización de mercado de stablecoins y $14.9bn en productos tokenizados distribuidos del Tesoro de EE. UU. \[4, 57]. Estas son medidas del valor pendiente, cuya liquidez depende del mercado y de los acuerdos de rescate.
Además de adoptar activos digitales, las instituciones financieras están prestando mucha atención a los agentes de IA. El Informe Global de IA en Servicios Financieros 2026 de Cambridge reveló que el 52 % de las empresas de servicios financieros encuestadas estaban probando o implementando IA agéntica, aunque solo el 23 % de los participantes había alcanzado las etapas más avanzadas de escalamiento o transformación de su uso [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/). Estos hallazgos indican una experimentación considerable y cierta implementación operativa, si bien la ejecución totalmente autónoma sigue siendo poco común \[22,70].
Es probable que las primeras aplicaciones institucionales de esta convergencia integren las tres capacidades dentro de estrategias definidas: TradFi aporta los activos, la custodia, la distribución y la responsabilidad legal; las finanzas descentralizadas (DeFi) hacen que la ejecución sea programable y el estado financiero observable; y los agentes de IA pueden interpretar la información y coordinar las acciones necesarias. Los casos analizados en este informe incluyen liquidación en tiempo real, uso de garantías e IA empresarial, pero aún no implican que los tres elementos operen conjuntamente a escala institucional.
En Cambrian consideramos que la automatización dentro de límites definidos ofrece el camino más creíble hacia la adopción a corto plazo, ya que una institución puede ampliar la autoridad de un agente a medida que este demuestra un desempeño confiable dentro de un mandato específico. Las cinco secciones siguientes examinan cómo esta convergencia podría evolucionar desde aplicaciones individuales hasta convertirse en un sistema financiero donde los agentes coordinen servicios entre distintos proveedores. Comenzamos con la infraestructura y la evidencia de uso actual, luego analizamos cuánta autoridad se puede delegar a los agentes y qué datos y controles se necesitan para respaldar esa delegación. Concluimos evaluando cómo esto podría cambiar la relación entre los usuarios y los proveedores financieros, y lo que significa para instituciones, desarrolladores y asignadores de capital.
1. Infraestructura financiera programable
El ciclo de acción fundamental de los agentes de IA es el siguiente: un agente observa el estado relevante, interpreta un objetivo y decide qué hacer; luego utiliza las herramientas permitidas para actuar y verifica el resultado antes de continuar. Los agentes podrían coordinar las finanzas de un usuario entre varios proveedores mediante software que actúe en su nombre. El movimiento de "desagregación" de las fintech durante la última década separó los servicios financieros en productos especializados, mientras que su posterior reagrupación los integró en plataformas más grandes. Azeem Khan (@azeemk), de Forbes, vincula ese desarrollo con la convergencia de la banca, las fintech y la infraestructura de activos digitales [[63]](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/). Un agente podría permitirle al usuario definir un objetivo y sus restricciones, y luego coordinar los servicios pertinentes.
Desde la perspectiva humana, el cambio consiste en pasar de elegir y operar cada servicio financiero a supervisar el resultado de un proceso que abarca varios servicios. En este escenario, las capas individuales de la pila siguen existiendo: el banco aún puede mantener la cuenta, el gestor de activos sigue siendo responsable del fondo y el bróker ejecuta la orden; además, si corresponde, una blockchain registra la transacción. El rol del agente es traducir la intención del usuario en instrucciones que cada proveedor esté autorizado y capacitado para ejecutar, de modo que el control de la interfaz pueda cambiar sin que las instituciones subyacentes desaparezcan.
Qué aporta cada sistema a la Convergencia
Pilar
Contribución existente
Lo que requiere la convergencia
TradFi
Capital y activos financieros, respaldados por custodia, regulación, distribución, responsabilidad legal y mecanismos de recurso
Procesos y datos financieros programables que puedan leerse y conciliarse de manera consistente entre proveedores
DeFi
Estado observable, mercados componibles, ejecución continua y datos financieros abiertos
Exigibilidad legal, identidad confiable, reportes institucionales y distribución
IA
Interpretación, monitoreo, enrutamiento y soporte para la toma de decisiones
Datos financieros confiables, autoridad explícita y ejecución verificable frente al mandato
Una institución puede elegir cuáles de estas capacidades necesita para un proceso en particular. Una red permissionada puede ofrecer liquidación programable sin depender de DeFi pública, mientras que un protocolo de préstamos abierto puede proporcionar mecanismos de garantía útiles sin reemplazar las verificaciones de elegibilidad del emisor. Por lo tanto, la convergencia no tiene por qué generar una arquitectura de mercado única. Puede preservar los marcos legales existentes y aplicar ejecución programable junto con IA allí donde estas tecnologías mejoren la forma en que se administran, financian o transfieren los derechos legales.
La dificultad radica en hacer que la información de estos distintos sistemas sea utilizable dentro de una misma decisión. Un saldo necesita un titular y un contexto de cuenta, un precio requiere una fuente y una marca de tiempo, y una garantía exige tanto un derecho exigible como un valor de mercado. Un agente debe contar con suficiente contexto para construir una instrucción válida, junto con los permisos que determinen si puede proceder y un registro que permita a las instituciones inspeccionar el resultado.
2. Puntos de convergencia existentes
Cómo entra la convergencia en las operaciones financieras
Un banco o un gestor de activos puede adoptar infraestructura programable para una parte de sus operaciones mientras conserva sus contrapartes, su forma jurídica y sus obligaciones de control. Esto convierte a un proceso financiero definido en un punto de partida más viable para la convergencia, en lugar de un cambio radical en la estructura del mercado, ya que la institución puede medir los beneficios y limitar la transferencia de autoridad involucrada.
Pensemos en un fondo del mercado monetario tokenizado utilizado para la gestión de tesorería. Las finanzas tradicionales aportan el activo, la custodia y la responsabilidad legal, mientras que los intereses del fondo o su liquidación pueden representarse en una blockchain. En este ejemplo, el software monitorea la posición de efectivo, la elegibilidad y el rendimiento, mientras que un LLM interpreta una instrucción o prepara una propuesta de asignación. Por último, controles deterministas verifican esa propuesta frente al mandato de tesorería antes de firmar la instrucción. Este enfoque de gestión de tesorería combina TradFi programable e IA, y también podría utilizar un mercado DeFi abierto o un protocolo de préstamos, manteniendo la institución el control sobre el proceso combinado. La prueba comercial consiste en determinar si ese proceso mejora la gestión de liquidez, reduce el trabajo manual o hace que las garantías sean más utilizables con un costo y un nivel de control comparables.
Las stablecoins y los contratos inteligentes pueden definir un pago como un paso dentro de un proceso de software, gracias a que las redes blockchain están disponibles las 24 horas. Con protocolos como x402, un cliente solicita un recurso (por ejemplo, datos), recibe instrucciones de pago y proporciona una autorización firmada a través de HTTP, y el recurso deseado se devuelve una vez verificada la liquidación. Así, el software puede obtener y pagar por datos o servicios como parte de su trabajo sin necesidad de un proceso de pago convencional [[64]](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402). La Fundación x402 comenzó a operar bajo la gobernanza de Linux Foundation en julio de 2026, con miembros como Visa, Mastercard, Stripe, Google y Coinbase. Su participación integra a empresas financieras y tecnológicas en el desarrollo del estándar. [[69]](https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-operational-launch-of-x402-foundation-to-standardize-internet-native-payments-for-ai-agents-and-applications).
El documento de BlackRock de septiembre de 2026, The Machine-Native Economy, sostiene que las compras frecuentes y de bajo valor de datos y capacidad de cómputo son especialmente adecuadas para la liquidación en blockchain, mientras que los agentes que compren a comercios establecidos pueden seguir utilizando sistemas de pago convencionales como tarjetas de crédito [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf). Un agente podría usar ambos dentro de la misma tarea asignada por un humano, y la elección dependería de la compra y de los servicios que admita cada proveedor.
Un equipo de tesorería necesita pagar obligaciones, mantener el excedente de efectivo invertido y poner los activos a disposición como garantía. Los casos que se presentan a continuación muestran dónde el software ya puede ejecutar partes de ese proceso, proporcionando la base operativa sobre la cual los agentes pueden coordinar decisiones entre distintos proveedores.
¿Qué componentes de la pila de convergencia están activos hoy?
Aplicación
Evidencia en producción
Lo que establece la evidencia
Lo que la evidencia deja abierto
Liquidación con stablecoins
El 8 de septiembre de 2026, Visa reportó una tasa anualizada de liquidación con stablecoins superior a
$
20bn
.
Las stablecoins se están utilizando para liquidar obligaciones de pago.
Volumen de pagos a nivel de mercado y resiliencia entre emisores, acuerdos de custodia y cadenas.
Garantías del Tesoro tokenizadas
Los clientes VIP e institucionales elegibles de OKX pueden depositar BUIDL como garantía con custodia de Standard Chartered bajo el marco de OKX Middle East
.
La participación tokenizada en un fondo puede usarse como garantía.
Volumen de transacciones significativo, liquidez secundaria y comportamiento de rescate bajo estrés.
Tokenización institucional
En julio de 2026, DTCC completó transacciones en producción durante varias horas con más de 30 empresas en operaciones de garantías, préstamos y liquidación
[[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality
.
Los valores existentes pueden moverse a través de infraestructura de tokenización en producción.
Adopción del servicio generalizado, interoperabilidad y economía a escala.
IA agéntica
Encuesta de Cambridge 2026: el 52 % de las instituciones financieras está probando o implementando IA agéntica, incluido un 23 % en etapas de escalamiento o transformación
.
La IA agéntica ha pasado a la fase de implementación en algunas empresas, mientras que otras siguen en pruebas piloto.
La autoridad otorgada a los agentes y su desempeño en transacciones financieras de alto impacto.
La liquidación de pagos es el primer punto de conexión. La actividad reportada por Visa muestra que las stablecoins se están utilizando para saldar obligaciones de pago, mientras que x402 le da al software una forma de pagar por un recurso dentro de la tarea que está ejecutando. Se trata de usos distintos del dinero programable, y la elección del método de pago depende de la transacción y de los servicios disponibles para el pagador \[6, 64]. La institución aún necesita comprender su exposición al emisor y cómo funciona el rescate cuando requiere efectivo convencional.
El panorama regulatorio en torno a las stablecoins también merece mención, ya que varía según la jurisdicción. Las disposiciones sobre stablecoins de MiCA en la UE ya están vigentes, mientras que EE. UU. está implementando la GENIUS Act \[40, 41, 74]. El Reino Unido publicó las reglas finales de emisión de la FCA para un régimen que se ampliará en octubre de 2027, mientras que el Banco de Inglaterra planea finalizar su Código de Práctica para stablecoins sistémicas a fines de 2026 \[42, 75]. Cada institución debe evaluar al emisor y los derechos de rescate conforme a las normas aplicables al producto específico que está desarrollando.
Los productos tokenizados del Tesoro extienden la infraestructura programable a activos que las instituciones ya utilizan para la gestión de efectivo y las garantías. El 23 de septiembre de 2026, la plataforma de análisis de activos tokenizados RWA.xyz registró alrededor de $14.9bn en productos tokenizados distribuidos del Tesoro de EE. UU., incluidos aproximadamente $2.23bn en BUIDL [[4]](https://app.rwa.xyz/treasuries). Su categoría "distribuido" abarca activos que pueden moverse más allá de la plataforma emisora y transferirse entre billeteras, incluso cuando esas transferencias requieren verificaciones de elegibilidad [[62]](https://app.rwa.xyz/blog/a-new-framework-for-tokenized-assets-distributed-and-represented). Sin embargo, BUIDL no está disponible para todo el mundo. Sigue siendo una oferta privada exenta para compradores calificados, un modelo de acceso que otras fintechs e instituciones podrían querer replicar \[7, 58, 60].
El uso de BUIDL como garantía demuestra por qué representar la participación en un fondo onchain puede ser importante más allá de la distribución: una inversión puede respaldar otra transacción financiera sin necesidad de venderse primero [[10]](https://investors.securitize.io/news/news-details/2026/OKX-BlackRock-and-Standard-Chartered-Launch-Joint-Framework-to-Establish-New-Utility-for-Tokenized-Real-World-Assets/default.aspx). Los inversores incluidos en la lista blanca también pueden intercambiar BUIDL por USDC a través de la integración de solicitud de cotización de UniswapX de Securitize, lanzada en febrero de 2026, mientras que el rescate primario en USD sigue sujeto a procesamiento en días hábiles \[54, 67]. Un agente que deba cumplir con una obligación de efectivo necesita saber cuánto se puede vender realmente, a qué precio y cuándo estarán disponibles los fondos, porque tener horarios de negociación continuos no responde por sí solo a esas preguntas.
El derecho legal sigue siendo una parte independiente de la decisión de inversión. Una declaración no vinculante de tres divisiones de la SEC distinguió recientemente los tokens emitidos por el propio emisor de las estructuras de custodia y sintéticas de terceros, explicando que algunos tokens de terceros podrían no transmitir los derechos del titular subyacente y añadir exposición a la quiebra del tercero [[59]](https://www.sec.gov/newsroom/speeches-statements/corp-fin-statement-tokenized-securities-012826-statement-tokenized-securities).
El lanzamiento de Intelligent Portfolios de Ondo el 24 de septiembre de 2026 extiende la tokenización a la implementación de portafolios. Los primeros tres portafolios utilizan estrategias no discrecionales desarrolladas por BlackRock para Ondo, y es Ondo quien implementa las asignaciones y los rebalanceos programados mediante contratos inteligentes [[80]](https://ondo.finance/blog/introducing-ondo-intelligent-portfolios). Los productos ofrecen a los inversores no estadounidenses elegibles una exposición tokenizada a un portafolio, en lugar de la propiedad directa de sus fondos subyacentes. Esto demuestra que el diseño institucional de portafolios puede implementarse onchain mediante reglas predefinidas, sin que BlackRock gestione los tokens ni que un modelo de IA tome decisiones de inversión discrecionales [[81]](https://ondo.finance/intelligent-portfolios).
Las redes institucionales aportan más evidencia de uso en producción, aunque sus cifras describen la actividad dentro de los propios sistemas de los operadores. El 12 de agosto de 2026, J.P. Morgan informó que su plataforma de activos digitales Kinexys había procesado más de $4tn desde su creación, con un valor diario promedio de $7bn [[11]](https://www.jpmorgan.com/payments/newsroom/kinexys-future-of-finance-awards-2026). DTCC utilizó activos tokenizados custodiados en DTC en operaciones de producción con más de 30 empresas, mientras que su servicio generalizado seguía programado para octubre de 2026 [[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality).
Aave Horizon, el mercado de préstamos institucionales de Aave, muestra cómo los controles institucionales pueden coexistir con la mecánica de préstamos DeFi. Los usuarios calificados aportan activos del mundo real autorizados por el emisor como garantía y toman prestadas stablecoins a través de los contratos inteligentes de Aave, mientras que los emisores conservan la responsabilidad sobre la inclusión en listas blancas y el KYC [[16]](https://aave.com/blog/horizon-launch). A partir de agosto de 2026, las nuevas inclusiones de garantías también requieren aprobación de gobernanza respaldada por evaluaciones de riesgo y técnicas [[73]](https://governance.aave.com/t/update-on-aave-horizon-asset-onboarding-process/25481). Este acuerdo hace explícito el control sobre el conjunto de activos, pero los préstamos siguen dependiendo de los valores netos de activos actuales, precios confiables y vías de liquidación y rescate que permitan realizar las garantías con la rapidez suficiente para cumplir con las obligaciones del contrato de préstamo. El BIS describe el compromiso correspondiente respecto a los oráculos: una fuente centralizada introduce una parte de confianza, mientras que las alternativas descentralizadas pueden añadir complejidad e ineficiencia [[37]](https://www.bis.org/publ/bisbull76.htm).
Para una institución, la comparación se da entre dos formas de lograr el mismo resultado financiero: sus acuerdos actuales y un proceso que utiliza activos programables. La tokenización gana un rol comercial cuando facilita el despliegue de garantías, reduce la conciliación o mejora el acceso con un costo total aceptable. La IA añade entonces la capacidad de interpretar el objetivo de la institución y coordinar esas funciones, lo que convierte a la autoridad otorgada al agente en la siguiente pregunta.
3. Delegar autoridad financiera
La autoridad define lo que un agente tiene permitido hacer, mientras que la autonomía describe con qué independencia selecciona y ejecuta sus acciones. Un agente puede monitorear varias cuentas y preparar una propuesta de asignación sin permiso para realizar transacciones, mientras que una transferencia acotada puede ejecutarse automáticamente bajo reglas fijas. Esta distinción es importante porque la evidencia de que una empresa usa IA no nos indica qué decisiones financieras ha delegado.
La muestra sectorial de Cambridge incluyó 352 organizaciones de servicios financieros, entre ellas 203 fintechs y 149 instituciones financieras tradicionales, con trabajo de campo realizado entre octubre de 2025 y enero de 2026. El 52 % reportado de organizaciones financieras incluye un 29 % que está probando IA agéntica y un 23 % que está escalando o transformando su uso [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/). La evidencia sobre otorgar autonomía es más limitada: el informe de consulta del FSB de junio de 2026 encontró pocas pruebas de que la IA generativa se utilice para operaciones totalmente autónomas, mientras que la evaluación de julio del Banco de Inglaterra situó la mayor parte del uso de IA autónoma en áreas de investigación financiera, soporte de programación, vigilancia y operaciones de menor riesgo \[22,70].
Las instituciones pueden adquirir capacidades útiles antes de delegar la ejecución. En su carta anual de 2025, publicada en abril de 2026, JPMorganChase informó que su sistema de revisión de transacciones analizó más del doble del volumen anterior y redujo a la mitad las verificaciones manuales [[25]](https://www.jpmorganchase.com/ir/annual-report/2025/ar-ceo-letter-petno-rohrbaugh). La empresa no reveló las líneas base subyacentes, lo que limita la comparación con los resultados de otras instituciones. Esto se refiere a la cobertura y eficiencia de un proceso existente, dejando como decisión aparte cuánta responsabilidad se le otorga al software una vez que ha generado su análisis.
Para las personas y las instituciones más pequeñas, el acceso a investigación continua, análisis de escenarios y monitoreo de portafolios podría brindarles capacidades que antes requerían un equipo mucho más grande. Los modelos ampliamente disponibles también facilitarán que los competidores repliquen esas capacidades. Nuestra evaluación es que una ventaja duradera dependerá más de tener mejores datos, contexto específico del usuario y calidad en sus decisiones y ejecución, que del simple acceso a un modelo general.
La autoridad de un agente financiero puede evaluarse en tres niveles:
- Informar y recomendar: recuperar información aprobada, explicarla y proponer una acción sin modificar el estado financiero.
- Preparar: construir una instrucción para una operación definida y verificarla contra las políticas de la empresa, manteniendo separada la decisión de firma.
- Ejecutar dentro de límites: firmar bajo un mandato explícito, con actividad monitoreada y autoridad revocable.
El alcance de coordinación de un agente es independiente de su autoridad de ejecución. Podría convertirse en la interfaz financiera principal del usuario al preparar instrucciones entre distintos proveedores, aunque cada transacción siga requiriendo aprobación humana.
El producto de trading agéntico de Robinhood demuestra por qué los permisos de ejecución y de datos deben evaluarse por separado. En la nueva oferta impulsada por agentes de Robinhood, las operaciones se limitan a una cuenta Agentic dedicada y el acceso puede revocarse. El agente puede leer saldos, posiciones e historial de transacciones en todas las cuentas de Robinhood del usuario \[65, 68]. Sus reglas actuales permiten operaciones elegibles con criptomonedas en la cuenta Agentic, pero reservan las transferencias, el staking y los préstamos para el usuario [[68]](https://robinhood.com/us/en/support/articles/agentic-trading-overview/). De manera similar, los Shared Payment Tokens de Stripe permiten que un agente inicie una transacción sin ver la credencial subyacente, mientras restringe el comercio, el momento y el monto del pago, y permite revocar el token [[66]](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions). Estos diseños reportados por las empresas ilustran límites a la autoridad, aunque no establecen una adopción a gran escala.
El Agentic Finance Landscape de Cambrian separa la inteligencia utilizada para tomar una decisión del grado de autonomía para ejecutarla. En la muestra reportada por el proyecto, los mayores fondos de capital administrado seguían asociados a asignaciones basadas en reglas [[1]](https://www.cambrian.org/blog/agentic-finance-landscape-q2-2026). Ese hallazgo describe cómo se administra el capital reportado, más que la disposición de los inversionistas a delegar, y respalda evaluar el criterio guiado por modelos de forma separada a la ejecución automatizada.
Una autonomía más amplia exigiría que una institución defina quién responde por la credencial, el activo y cualquier pérdida causada por una instrucción mal interpretada. También tendría que establecer qué mecanismos de recuperación existen después de la ejecución y cuánto expone un registro público de transacciones sobre la posición o estrategia del usuario. Los casos institucionales analizados aquí aún no demuestran que estas preguntas se hayan resuelto para una autonomía financiera de final abierto.
4. Datos y control institucional
Los agentes heredan los problemas de datos del sistema financiero
Un agente financiero necesita una imagen actualizada de las posiciones del usuario y sus pasivos asociados, incluyendo la exposición agregada entre plataformas, la profundidad de liquidez, los rendimientos y los umbrales de liquidación. También debe considerar eventos de mercado, riesgos de protocolo o de contraparte y las restricciones del usuario, porque el precio correcto por sí solo no determina si una acción es apropiada. Un precio cotizado podría no estar disponible para el tamaño de orden deseado, mientras que una garantía podría tener valor de mercado pero no ser elegible para pignorarse, ni estar disponible para venderse o canjearse cuando se necesite.
Las finanzas tradicionales (TradFi) concentran gran parte de este contexto entre bancos, brókers, custodios, administradores y sistemas internos, donde los registros suelen permanecer aislados y requieren conciliación manual. DeFi hace que más estados sean públicamente observables y legibles por software, pero un historial de transacciones por sí solo no establece al beneficiario final, la exigibilidad de un derecho ni la calidad de un precio externo. Cuando un proceso financiero abarca blockchains y sistemas offchain, el agente debe conciliar los registros del mismo activo, derecho y evento de liquidación, para que una transferencia incompleta o una representación duplicada no se contabilice como garantía utilizable. Para coordinar la posición financiera global del usuario, el agente necesitaría acceso a estos datos conciliados y permisos que abarquen a los proveedores relevantes. De lo contrario, solo mejoraría las operaciones de una institución individual, dejando al usuario con la tarea de seguir coordinando manualmente entre servicios.
Cuando estos registros determinan si una acción avanza, un agente puede actuar sobre datos desactualizados o inventados antes de que alguien los revise. Un saldo incorrecto puede generar una asignación que el usuario no pueda financiar, mientras que un valor de garantía obsoleto podría permitir endeudarse más allá del límite previsto. Por eso, los errores de datos deben detectarse antes de la ejecución, especialmente cuando una transacción liquidada no puede revertirse.
El informe de Visa de septiembre de 2026 sobre su trabajo con Credit Coop ofrece un ejemplo práctico: con autorización del cliente, los datos de liquidación de Visa y los registros onchain pueden orientar la evaluación crediticia y el financiamiento programable, así como las garantías y los reembolsos [[6]](https://visa.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/visa-brings-onchain-lending-everyday-payments). El proceso descrito no constituye una implementación de IA, pero muestra cómo los datos institucionales pueden determinar una acción financiera sobre infraestructura programable. Una vez que la información asume ese rol, un dato incorrecto puede generar exposición financiera directa, convirtiendo su origen y transformación en parte del entorno de control.
De los datos a una acción autorizada
Figura 1. Un proceso financiero controlado a modo de ejemplo
La figura ilustra un diseño en el que la propuesta del agente pasa por controles independientes antes de poder afectar los activos del usuario. Los datos de mercado y de cuenta conservan su fuente y marca de tiempo, y su vigencia se evalúa frente a la decisión propuesta. La recomendación se registra con su versión de modelo y la información de respaldo, y luego se verifica contra el mandato. Cualquier aprobación necesaria se obtiene antes de firmar, y la conciliación determina si el resultado liquidado coincide con la instrucción. La autoridad puede retirarse para detener actividades futuras, aunque esto no necesariamente revierte una transacción ya liquidada.
La calidad de esta información también afecta las decisiones que el agente puede tomar. En su artículo de agosto de 2026 para el CFA Institute, Joseph Simonian sostiene que un análisis más económico de la información pública no elimina las ventajas derivadas de datos propietarios, ejecución especializada y conocimiento institucional [[82]](https://rpc.cfainstitute.org/sites/default/files/docs/research-reports/rpc_fti_simonian_theamh_online.pdf). Nuestra visión es que la oportunidad comercial radica en convertir la información en una comprensión útil de la posición del usuario: qué activos están disponibles, qué obligaciones respaldan y qué oportunidades siguen siendo viables después de costos. En los mercados onchain, los registros públicos aún requieren interpretación y conciliación antes de ofrecer esa perspectiva. La información propietaria puede fortalecer el análisis, pero la exclusividad por sí sola dice poco sobre su relevancia o confiabilidad.
5. Adopción institucional e implicaciones operativas
Las aplicaciones tempranas más plausibles tienen una tarea financiera definida cuyo resultado puede medirse, como la gestión de efectivo, la liquidación o el uso de garantías. La conciliación y los reportes pueden mejorar antes de delegar la ejecución, permitiendo a las instituciones probar dónde un agente aporta valor y dónde las reglas establecidas ya funcionan.
La IA también puede generar demanda financiera a través de los recursos que consume. Un agente podría comparar modelos, comprar datos y pagar por cómputo dentro de un presupuesto aprobado [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf). El acuerdo de Stripe en agosto de 2026 para adquirir OpenRouter, que enruta solicitudes entre proveedores de modelos, refleja el vínculo entre la infraestructura de pagos y la selección de modelos [[78]](https://stripe.com/newsroom/news/stripe-agrees-to-acquire-openrouter). BlackRock extiende el argumento a derechos tokenizados sobre capacidad de cómputo que podrían transferirse, financiarse o usarse como garantía. Su utilidad depende de un derecho exigible sobre un servicio específico y de la capacidad del proveedor para entregarlo, mientras que las diferencias en hardware y condiciones de servicio complican la comparación, y la liquidez sigue siendo limitada [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf).
Implicaciones para instituciones, desarrolladores y asignadores de capital
Las instituciones enfrentan la decisión de qué tanto del rol de coordinación quieren asumir. Hacer que los productos sean utilizables por agentes puede preservar la distribución, mientras que comprender la posición del cliente entre distintos proveedores crea una oportunidad para influir en qué servicios se seleccionan. Esa decisión afecta qué capacidades desarrollar internamente y dónde tiene más sentido formar alianzas.
Para los desarrolladores, modelos más capaces y ampliamente disponibles aumentan la importancia de la información y experiencia específicas de una tarea financiera. Un servicio puede diferenciarse por la calidad de sus datos y su capacidad para convertir registros fragmentados en una visión confiable de la posición del usuario. Saber qué posee un usuario tiene poco valor sin conocer las restricciones de la cuenta y la información de liquidez necesarias para determinar qué puede hacer realmente con ello.
Los asignadores de capital deberían evaluar la información y los supuestos de un agente junto con los activos que selecciona. Las dependencias compartidas pueden hacer que distintos portafolios reaccionen de manera similar bajo estrés [[47]](https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2024e3.htm). Una interfaz más simple deja intactos el derecho subyacente y los términos de rescate. El valor de delegar depende de si esto mejora las decisiones y la ejecución dentro de las restricciones del inversionista.
Un nuevo futuro para las finanzas
Nuestra visión es que la convergencia trasladará una mayor parte de la coordinación financiera hacia los agentes, dándole más influencia sobre la selección de productos y la relación con el cliente a los proveedores en quienes se confíe para actuar en nombre del usuario. Los bancos, gestores de activos y custodios seguirían cumpliendo funciones esenciales, mientras compiten para que sus servicios sean seleccionados a través de esa interfaz.
La oportunidad comercial abarca todas las clases de activos. A medida que los modelos más capaces estén más disponibles, esperamos que la ventaja duradera dependa cada vez más de información financiera difícil de replicar y útil para una decisión específica. Combinar esa información con una ejecución confiable dentro de permisos acordados le da al usuario una razón para delegar más de su actividad financiera al proveedor. Para las instituciones, la decisión estratégica es si competir por ese rol de coordinación o concentrarse en proveer los productos que este seleccione.
Este artículo fue escrito por Jason Brannigan, COO de @CambrianNetwork. Sigue a @Ja_Brann para más noticias sobre The Convergence.
Acerca de Cambrian
Cambrian es la capa de inteligencia financiera para agentes e instituciones. Nuestra API entrega datos de blockchain en tiempo real e históricos, cubriendo rendimiento, posiciones de liquidez, riesgo, actividad de trading y sentimiento de mercado, para aplicaciones DeFi agénticas e institucionales. Fundada en 2024, Cambrian cuenta con el respaldo de Polychain Capital, Franklin Templeton, a16z crypto, Flow Traders, Selini Capital y otros.
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Fuentes seleccionadas
Los números de cita siguen el índice maestro de investigación. Solo se reproducen a continuación las fuentes utilizadas en este borrador de trabajo.
[1] Cambrian, “Agentic Finance Landscape Q2 2026”, 2 de junio de 2026.
[4] RWA.xyz, Tokenized U.S. Treasuries, datos visualizados y revisados el 23 de septiembre de 2026.
[6] Visa, Visa Brings Onchain Lending into Everyday Payments,8 de septiembre de 2026.
[11] J.P. Morgan, cifras de actividad de Kinexys reportadas en su anuncio de los Future of Finance Awards,12 de agosto de 2026.
[13] DTCC, DTCC Turns Tokenization into Reality with First-Ever Production Trades,15 de julio de 2026.
[16] Aave, Aave Horizon Launches,26 de agosto de 2025, revisado el13 de septiembre de 2026.
[22] Financial Stability Board, Sound Practices for Responsible Adoption of Artificial Intelligence (AI): Consultation report,10 de junio de 2026.
[25] JPMorganChase, “2025 Corporate & Investment Bank annual letter”, 6 de abril de 2026.
[41] European Securities and Markets Authority, MiCA: entry into force and application, revisado el13 de septiembre de 2026.
[42] Bank of England, Policy statement and draft rules on regulating systemic stablecoins,22 de junio de 2026.
[57] RWA.xyz, Stablecoins, datos visualizados y revisados el 23 de septiembre de 2026.
[58] US Securities and Exchange Commission, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund Ltd.: Form D amendment,17 de julio de 2025.
[60] Securitize, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund: primary-market offering, revisado el13 de septiembre de 2026.
[62] RWA.xyz, “A New Framework for Tokenized Assets: Distributed & Represented”, 21 de noviembre de 2025.
[[63] Azeem Khan, “The Rebundling of Finance Is Really a Story About Digital Assets”,](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/)2323) de junio de 2026.
[[64] Coinbase, “Introducing x402: a new standard for internet-native payments”,](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402)66) de mayo de 2025.
[[65] Robinhood, “Robinhood is Now Open to Agents”,](https://robinhood.com/us/en/newsroom/robinhood-is-now-open-to-agents/)2727) de mayo de 2026.
[[66] Stripe, “Introducing our agentic commerce solutions”,](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions)77) de octubre de 2025.
[67] Uniswap Labs, Uniswap Labs and Securitize Partner to Unlock DeFi Liquidity for BlackRock's BUIDL,11 de febrero de 2026.
[68] Robinhood, Agentic Trading overview, revisado el 23 de septiembre de 2026.
[69] Linux Foundation, Operational launch of the x402 Foundation to standardise internet-native payments for AI agents and applications,14 de julio de 2026.
[70] Bank of England, Financial Stability Report: July 2026, sección 3.5 sobre IA en mercados financieros, revisado el13 de septiembre de 2026.
[73] Aave Labs, Update on Aave Horizon Asset Onboarding Process,14 de agosto de 2026.
[74] Office of the Comptroller of the Currency, Statement on the GENIUS Act implementing-rule timetable,19 de agosto de 2026.
[75] Financial Conduct Authority, Cryptoasset regime: policy statements and final rules,30 de junio de 2026, revisado el13 de septiembre de 2026.
[77] BlackRock, The Machine-Native Economy, septiembre de 2026, págs. 5–9.
[80] Ondo Finance, Introducing Ondo Intelligent Portfolios, 24 de septiembre de 2026.
